一言以蔽之：2026年台積電技術研討會的主題跟去年一樣是人工智慧。
一年一度台積電技術研討會開跑了，全球有七場，跟去年一樣的城市。臺灣場次於上週四，與去年一樣在新竹喜來登大飯店舉辦。
| Date | Title | City |
|---|---|---|
| 2026/05/22 (Wed.) | North America Technology Symposium | 聖塔克拉拉 |
| 2026/05/05 (Tue.) | Austin Technology Workshop | 奧斯汀 |
| 2026/05/14 (Thu.) | Boston Technology Workshop | 波士頓 |
| 2026/05/14 (Thu.) | Taiwan Technology Symposium | 新竹 |
| 2026/05/28 (Thu.) | Europe Technology Symposium | 阿姆斯特丹 |
| 2026/06/25 (Thu.) | China Technology Symposium | 上海 |
| 2026/07/03 (Fri.) | Japan Technology Symposium | 橫濱 |
這三年來的主題都是人工智慧。今年與前年有點call back，前年談AI大爆發的開始，今年則是談如何在現有基礎下再擴展。這二年的主題，台積電都有強調其在技術上領先。
| 年份 | 主題 |
|---|---|
| 2024 | Powering AI with Silicon Leadership |
| 2025 | Advancing the AI Future |
| 2026 | Expanding AI with Leadership Silicon |
根據官網的說明，研討會將分享：
| 大綱 | 內容 | 與去年的差異 |
|---|---|---|
| 產業領先的平臺方案 | 高效能運算、智慧型手機、物聯網、車用 | 相同 |
| 先進的邏輯技術進展 | 3奈米、2奈米、16埃米、14埃米 | 移除5奈米和4奈米，新增14埃米 |
| 前瞻矽堆疊封裝技術 | TSMC-SoIC（系統整合晶片）、整合型扇出（InFO）、晶片堆疊在基板（CoWoS）、系統級晶圓（TSMC-SoW） | 相同 |
| 特殊製程的技術突破 | 超低功耗、射頻、嵌入式記憶體、電源管理、感測器技術 | 移除矽光子 |
| 卓越製造的工廠成就 | 卓越製造、產能擴張計劃、綠色製造成就 | 相同 |
| 開放創新平臺的生態 | 加速設計時程 | 相同 |
貴賓分享
根據報導，邀請的演講來賓為廣達費曼研究中心趙茂贊副總經理，主題為「AI超級電腦演進與未來架構」，內容包括：
- 2012年的ImageNet挑戰是AI關鍵的一年，AlexNet問世，證明了卷積神經網路在影像辨識方面遠勝於其他方法，從而引發了現代的深度學習革命。
- AI資料中心的供電架構走向800V的高壓直流。
- AI資料中心從scale-out轉向scale-up架構，未來競爭的關鍵在於GPU之間如何降低延遲、提高傳輸頻寬。
- AI資料中心目前採用銅線互連，已達物理極限，未來光纖會取代銅線，來降低訊號損耗。
市場預測
在去年的技術研討會，台積電就預測過全球半導體營收在2030年將邁向一兆美元大關。根據報導，今年的預測是挑戰會再提前，這一二年就會實現一兆美元了。新的預測是，到2030年，半導體市場規模將超過1.5兆美元：
- 高效能運算、人工智慧：55%
- 智慧型手機：20%
- 車用電子：10%
- 物聯網：10%
- 其他：5%
邏輯技術
台積電最新邏輯製程藍圖如下：
| 量產年 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 高階產品 | N5P;N7A | N4 | N3;N4P,N4X | N3E;N5A | N2;N3P,N3X | N2P;N3A | N2X;A16 | A14;N2U | A13;A12 |
| 主流產品 | N6 | N4P | N4C | N3C | N2U |
先進製程從奈米級N2邁向埃米級A14，而下一代的A13則是A14的97%光學微縮，可保持相同的design rule，就不需要重新設計，可節省design resource，就獲取到6%面積縮小的cost reduction。
堆疊封裝
超微執行長蘇姿丰曾說：「臺灣是世界上唯一一個提到CoWoS，大家都知道的地方。」CoWoS這種「臺灣人都知道」的AI封裝黑科技，現在包了3個reticle size，2029年將成長到可包14個reticle size。一個reticle size是26mm*33mm=858mm²，能包越大的面積，就能讓功能越強大。
以前的進步主要是靠電晶體微縮，而未來的進步就靠3D堆疊，從平面整合轉變成垂直整合，像是晶圓級整合技術——系統級晶圓，就可以包到40個reticle size。
共封裝光學
根據報導，台積電正將光學互連納入AI系統整合藍圖，张晓强資深副總說，COUPE（Compact Universal Photonic Engine、緊湊型通用光子引擎）將是繼CoWoS後，半導體產業下一個重要關鍵字。
這是因為電子擅長運算、光子擅長通訊，台積電用先進封裝，將電子晶片和光子晶片垂直堆疊，直接把光引擎模組安放在高速運算單元旁，實現共封裝光學（CPO、Co-Packaged Optics）之架構。這相較傳統銅線的連接方式，可大幅提升能效並降低延遲。所以在未來的AI資料中心中，COUPE將是新的高效能、高能效的資料傳輸方案。